数据分析的全局视图很差。在SEO数据分析中，我认为首先要考虑的是全局视图，也就是说，我们应该从开发的角度来看待数据。例如，百度的算法调整必须满足搜索者的需求，因此只要我们的内容信息完全符合搜索者的用户体验，那么我们的收录可能不一定需要高数量，但应该尽可能满足质量。为了能够抓住关键点，比如我们的网站被降权，我们需要做的是找出网站被降权的原因，然后我们所有的工作都应该围绕这个目标：找出可能的原因，收录相关数据，分析数据，得出结论。一方面，很多朋友做SEO分析是因为他们的知识和经验的局限性。

分析的问题非常有限。我记得去年我开了这样一个玩笑，分析了一个门户，却忘了分析网站的第二域名。这种片面的分析自然会使结论变得可笑和宽宏大量。通过数据分析，我们可以看出问题的本质。大多数时候，我们只是看看网站SEO是否做得很好。我经常判断代码中是否使用了nofollow标记，因为一个好的SEO肯定会使用这个标记。它可以消除无关数据的干扰。很多时候，我们的SEO分析所导致的错误来自无关数据的干扰。例如，我的博客之前被降权，并分析了许多原因。

最后，发现这只是由服务器停机引起的。后来，服务器稳定后恢复。这些都是需要从整体上做的事情，但是很多人都有一两个问题，所以在分析SEO数据时，我们必须建立一个好的数据分析模型：确定问题-分解问题-得出结论-提出建议。

轻信的预测结果没有正确的结论，只有越来越准确的结论。出于自身业务考虑，百度不会发布自己的搜索引擎算法。所以我们在SEO分析中经常依赖于猜测。在这个时候，很容易相信我们开始预测的结果。例如，我们前辈介绍的经验关键词的密度应该是2%-8%。我们也这么做了，但是我们发现网站排名还是有波动的，通过分析，发现原因可能是关键词密度太高。为什么？首先，我们需要分析搜索引擎的工作原理。当搜索引擎分析网页的相关性时，它不会根据我们设置的关键字进行匹配，而是统计匹配网页中的所有字符。因此，最相关的词可能不是我们设置的关键词，而是我们忽略的其他词。如果我们设置“SEO分析”一词，事实上，“SEO”一词更相关。这样，初始假设基于预测结果，导致偏差。